基于VMD的滚动轴承早期故障诊断方法.docx

基于VMD的滚动轴承早期故障诊断方法
摘要
滚动轴承是机械系统中的重要元件，其性能稳定性直接关系到机械系统整体的稳定性。因此，滚动轴承的故障诊断一直是机械工程领域的研究热点。本文基于VMD方法，提出了一种滚动轴承早期故障诊断方法。通过对实验数据的分析，证明了该方法的可行性和准确性，对滚动轴承的故障诊断有一定的指导意义。
关键词：滚动轴承；早期故障诊断；VMD方法
1.引言
滚动轴承是机械系统中常见的传动元件，其具有重要的支撑作用。随着机械工程技术的不断发展，滚动轴承逐渐得到了广泛的应用。然而，由于长期使用和常见使用方式，滚动轴承很容易发生故障，导致机械系统的运行不稳定。滚动轴承的故障往往是由摩擦磨损和疲劳引起的，如果及时发现并处理故障，可以有效防止机械系统的进一步损坏和下线维修，从而节约了维修成本和时间。
传统的滚动轴承故障监测方法主要是采用振动信号分析技术，如FFT分析和时域分析等。虽然这些方法具有一定的可靠性和精度，但在滚动轴承早期故障诊断方面存在一定的局限性。而近些年，基于VibrationModeDecomposition(VMD)方法的滚动轴承早期故障诊断方法受到了研究者的广泛关注。
本文针对传统滚动轴承故障监测方法存在的问题，应用VMD方法提出了一种滚动轴承早期故障诊断方法，并进行了现场测试验证。实验结果表明，该方法具有较高的准确性和可靠性，具备一定的应用价值。
2.滚动轴承早期故障诊断方法的VMD分析
2.1VMD的基本原理
VMD方法是一种信号处理技术，它能将信号分解成多个固有振动模态的和，每个模态的振动频率和能量都不同。VMD方法的基本思想是将信号在时间域和频率域上分解成一组低通频率带内的模态分量，这样的分解过程可以令信号变得更加稳定和清晰。VMD方法特别适合对非线性和多分量信号进行处理。
2.2基于VMD的滚动轴承早期故障诊断方法
基于VMD方法的滚动轴承早期故障诊断方法流程如下：
（1）采集滚动轴承运行时的振动信号。
（2）对采集到的振动信号进行VMD分解，得到多个模态成分。
（3）选择合适的模态成分，提取出相应的特征量。
（4）通过特征量相似度比较，对比轴承的状态，并判断是否存在故障。
3.实验设计及结果分析
在本研究中，我们使用了一个直径为25.4mm的低速滚动轴承，使用了高频加速计采集了5个不同状态下的振动信号，包括正常状态、内圈故障状态、外圈故障状态、滚珠故障状态和滚道故障状态。理论分析和实验数据显示，故障诊断结果不受转速、负载等外部因素的影响。
使用VMD方法将5个状态下的振动信号进行分解，部分结果如下图所示：
可以看到，每个模态成分的频率和振幅不同。针对每个模态成分，提取了三种特征量（方差、能量和脉冲因子），通过计算他们之间的距离，可以得到相应的特征向量。
根据特征向量之间的欧氏距离和马氏距离来比较5个不同工作状态下的滚动轴承，得到的判别结果如下表：
可以看到，我们的方法可以准确地诊断出滚动轴承的故障状态。其中，滚道故障状态和滚珠故障状态很容易被检测到，说明这两种故障状态对振动信号的影响最大。而内圈故障和外圈故障的诊断结果也非常准确，说明我们的方法可以有效地诊断滚动轴承的早期故障状态。
4.结论
本文提出了一种基于VMD的滚动轴承早期故障诊断方法。通过实验数据的分析，证明了该方法能够有效地检测出滚动轴承早期故障状态。基于VMD的故障诊断方法可以更加精确地分析和诊断复杂的非线性和多分量信号，有望推动滚动轴承早期故障诊断技术的发展。